DIKW模型

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DIKW模型(Data-to-Information-to-Knowledge-to-Wisdom Model)

目录

什么是DIKW模型

  DIKW模型是一个可以很好的帮助我们理解数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)和智慧(Wisdom)之间的关系的模型,这个模型还向我们展现了数据是如何一步步转化为信息、知识、乃至智慧的方式。

DIKW模型

  DIKW模型将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的层次体系,每一层比下一层都赋予的一些特质。原始观察及量度获得了数据、分析数据间的关系获得了信息。在行动上应用信息产生了知识。智慧关心未来,它含有暗示及滞后影响的意味。

DIKW模型中的关系

  数据(Data)可以是数字、文字、图像、符号等,它直接来自于事实,可以通过原始的观察或度量来获得。所谓原始数据只是一个相对的概念,数据处理可能包含多个阶段,由一个阶段加工的数据可能是另一个阶段的原始数据。此外,数据可以是定量的,也可以是定性的,比如客户满意度调查用户反馈的意见

  数据转化为信息

  尽管数据的存在形式可以多种多样,比如电子表格,但DIKW模型中的数据仅仅代表数据本身,并不包含任何潜在的意义。例如:服务台每个月收集到5000个故障单,这些故障单仅仅表示数据的存在,本身没有意义,并不能代表任何东西。

  通过某种方式组织和处理数据,分析数据间的关系,数据就有了意义,这就是信息Information)。这些信息可以回答一些简单的问题,譬如:谁?什么?哪里?什么时候? 所以信息也可以看成是被理解了的消息

  通过对上述故障单的分析处理,可以得知谁在使用服务台?他们遇到的是故障还是服务请求?哪些客户遇到了故障?他们遇到的是什么问题等。进一步的分析可能会发现,35%的呼叫是简单的问题咨询,15%的呼叫是和网络故障,10%是ERP系统故障等。

  数据转化为知识

  如果说数据是一个事实的集合,从中可以得出关于事实的结论。那么知识(Knowledge)就是信息的集合,它使信息变得有用。知识是对信息的应用,是一个对信息判断和确认的过程,这个过程结合了经验、上下文、诠释和反省。知识可以回答“如何?”的问题,可以帮助我们建模和仿真

  知识是从相关信息中过滤、提炼及加工而得到的有用资料。特殊背景/语境下,知识将数据与信息、信息与信息在行动中的应用之间建立有意义的联系,它体现了信息的本质、原则和经验。此外,知识基于推理和分析,还可能产生新的知识。最后来看智慧,智慧,是人类所表现出来的一种独有的能力,主要表现为收集、加工、应用、传播知识的能力,以及对事物发展的前瞻性看法。在知识的基础之上,通过经验、阅历、见识的累积,而形成的对事物的深刻认识、远见,体现为一种卓越的判断力。

  基于前面的数据信息,可以知道谁使用的服务出了故障?综合过去的经验、上下文信息(如:客户使用这些服务的原因,服务级别中对故障响应的约定等)就可以确定故障对业务的影响、故障的优先级、故障是如何影响业务的,以及如何来处理故障等。

  对于知识我们需要的不仅仅是简单的积累,还需要理解。理解是一个内推和盖然论的过程,是认知和分析的过程,根据已经掌握的信息和知识创造新的知识

  数据转化为智慧

  最后来看智慧(Wisdom),智慧是一种外推的、非确定性的、非盖然论的过程。智慧是哲学探索的本质,是判断是非、对错和好坏的过程,它所提出的问题是还没有答案的问题。与前几个阶段不同,智慧关注的是未来,试图理解过去未曾理解的东西,过去未做过的事,并且智慧是人类所特有的,是唯一不能用工具实现的。

  智慧可以简单的归纳为做正确判断和决定的能力,包括对知识的最佳使用。智慧可以回答“为什么”的问题。回到前面的例子,根据故障对客户的业务影响可以识别改进点,比如:制定一个培训计划或着手一个ERP服务改进计划等。随着数据向信息、知识和智慧的发展,理解的深度在不断增加,需要考虑的范围也在扩大。服务台收集数据时只需考虑故障单本身,但到制定改进计划时可能需要考虑整个组织范围内的因素。

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评论(共3条)

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113.92.152.* 在 2017年12月30日 21:10 发表

很清晰的说明,如果能够呈现更加丰富的论点和论据就更好啦

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120.236.174.* 在 2018年11月21日 10:10 发表

在“数据转化为知识”一节中,出现了“最后来看智慧,智慧,是人类……”这部分乱入,建议修改。

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otf125 (Talk | 贡献) 在 2018年11月21日 12:12 发表

120.236.174.* 在 2018年11月21日 10:10 发表

在“数据转化为知识”一节中,出现了“最后来看智慧,智慧,是人类……”这部分乱入,建议修改。

不是乱入呀,这部分是说知识最后会转化成智慧。

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